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| 수십 년간의 수동 실험 대신, AI는 단 몇 달 만에 우주 전체의 물질 을 탐구할 수 있게 해줍니다. (출처: Science Daily) |
디바카르 다타 교수가 이끄는 뉴저지 공과대학(NJIT)의 한 팀은 듀얼 AI 시스템을 사용하여 에너지 산업의 주요 과제인 리튬을 대체할 물질을 찾는 작업을 진행했습니다. 리튬은 점점 희귀해지고 가격이 비싸지고 있습니다.
Cell Reports Physical Science 저널에 최근 게재된 연구 결과에 따르면, 마그네슘, 칼슘, 알루미늄, 아연과 같은 풍부한 원소를 사용하여 새로운 소재를 이용해 배터리를 지탱할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.
다가 전지는 리튬처럼 양전하가 하나만 있는 이온이 아니라, 두세 개의 양전하를 가진 이온을 사용하며 이론적으로 더 많은 에너지를 저장할 수 있습니다. 하지만 이러한 이온은 더 크고 무거워서 기존 물질 구조를 통과하기 어렵습니다. 바로 이 부분에서 AI가 등장합니다.
NJIT 팀은 두 가지 AI 모델을 결합했습니다. 하나는 결정 확산 변이 자동 인코더(CDVAE)라는 생체재료 모델이고, 다른 하나는 특별히 조정된 대규모 언어 모델(LLM)입니다. CDVAE는 수천 개의 새로운 결정 구조를 생성하는 반면, LLM은 실험실에서 재료를 구현하는 데 중요한 요소인 열역학적 안정성을 평가합니다.
연구 결과에 따르면, 다공성 구조와 넓은 이온 전도성 "채널"을 갖춘 완전히 새로운 전이 금속 산화물 소재 5개가 발견되었습니다. 이는 부피가 큰 다가 이온을 운반하는 데 적합하며, 양자 역학 시뮬레이션과 안정성 테스트를 통해 검증되었습니다.
다타는 "수십 년간 수작업으로 실험하던 방식 대신, AI 덕분에 단 몇 달 만에 온갖 소재를 탐구할 수 있게 되었습니다."라고 말했습니다. "이는 배터리 소재를 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라 전자 기술부터 청정 에너지 기술까지 모든 종류의 첨단 소재를 설계하는 새로운 길을 열어줍니다."
연구팀은 현재 실험실과 협력하여 새로 발견된 소재를 합성하고 테스트하고 있으며, 다가 배터리의 상업적 생산을 목표로 하고 있습니다. 이는 에너지 저장의 미래를 완전히 바꿀 수 있는 단계입니다.
출처: https://baoquocte.vn/ai-giai-quyet-thach-thuc-lon-cua-nganh-nang-luong-goi-y-5-vat-lieu-gi-thay-the-pin-lithium-323182.html
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